梅睿安 趙潤澤 白子曦

摘 要：電商直播是新興的“互聯(lián)網(wǎng)+”銷售模式之一，中國農(nóng)村直播銷售形成了“一人帶動全村”的營銷模式。在總結分析現(xiàn)有資料與案例的基礎上，采用因子分析法對影響農(nóng)村“電商+直播”效益的因素進行研究，并對其發(fā)展現(xiàn)狀進行評估。結果表明：影響消費者在直播間發(fā)生購買農(nóng)產(chǎn)品行為的因子主要為直播內(nèi)容、主播影響、物品價格和售后服務，其中直播內(nèi)容的影響最為顯著?；诖耍瑢r(nóng)村“電商+直播”模式的發(fā)展提出了建設性建議，以助力農(nóng)村直播營銷的發(fā)展，幫助農(nóng)產(chǎn)品真正走出鄉(xiāng)村，打開更加廣闊的市場。

關鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品;直播;影響因素;因子分析

中圖分類號 F326.5;F713.50文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）19-0127-04

在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的新形勢下，農(nóng)業(yè)作為我國的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)面臨著新的機遇。2014—2018年短短5年間，中國農(nóng)村網(wǎng)上零售額從1800億元增長到13679.4億元，銷售規(guī)模仍在繼續(xù)擴大[1]。目前，淘寶、京東等電子商務平臺也開啟了直播窗口。農(nóng)產(chǎn)品電商直播是利用電子商務直播平臺實時展示產(chǎn)品，“一對多”面對潛在客戶來獲取訂單、籌集資金的一種營銷模式。實時交付使得買賣雙方的溝通更加便捷，由于其非接觸性、可視化、互動性強，成為了農(nóng)業(yè)銷售的新趨勢、新亮點[2]，顯示出巨大的發(fā)展?jié)摿?。為了更好地了解農(nóng)產(chǎn)品直播銷售的發(fā)展現(xiàn)狀以及消費者在直播間購買農(nóng)產(chǎn)品的體驗，筆者采用問卷調(diào)研和因子分析法對“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下農(nóng)產(chǎn)品直播銷售現(xiàn)狀進行了研究。

1 材料與方法

1.1 問卷設計 為了使調(diào)查更加科學有效，采用模型分析和查閱文獻的方法對問卷進行設計，所設計的問卷主要包括2個部分：第1部分為個人信息，主要包括被調(diào)查者的性別、年齡、職業(yè)、受教育程度、婚姻狀況及其所在家庭狀況等;第2部分設置的是直播間里消費者購買行為影響因素的相關問題，按照李克特量表（Likert scale）將被調(diào)查者反應分為非常認同、認同、一般、不認同、很不認同5種程度，并且分別賦予1、2、3、4、5分，讓被調(diào)查者根據(jù)自己的實際情況和感受作出真實選擇。

1.2 問卷發(fā)放 采取線上問卷調(diào)研方式。整個調(diào)查過程分為2個階段：一是咨詢與調(diào)查階段，采用隨機抽樣的方法進行，預調(diào)查共發(fā)放問卷35份、收回32份，分析問卷的反饋情況，針對問卷中不完善的地方進行修改完善;二是問卷調(diào)查階段，在2020年11月至2021年1月進行，共發(fā)放問卷600份、收回587份，有效問卷523份，回收率97.83%，有效率達87.2%，基本符合問卷的樣本規(guī)范。

1.3 研究方法

1.3.1 因子分析法 因子分析法（Factor Analysis）的基本目的是用少數(shù)的因子描述多個指標之間的聯(lián)系，通過將幾個密切相關的變量組合到同一組因子中，使較少的因子反映原始數(shù)據(jù)中的大部分信息，將主要因素表示為線性組合以再現(xiàn)原始變量和主要因素之間的相關性的方法[6]。例如，假設一共有N個樣本，p個指標X=（X1，X2，…，Xp）T為可實測的原始隨機變量，要尋找的主因子F=（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m）T，它們是所有原始觀測變量表達式中出現(xiàn)的相同因子，且彼此獨立又不能夠觀測的理論變量。則原始指標變量與主因子的關系表示為：

Xp=αp1F1+αp2F2+…+αpmFm+εp

其矩陣形式為：X=A×F+ε

式中，A=（αij）p×m，為因子載荷矩陣，元素的絕對值表明Xi與Fi相關程度;ε=（ε1，ε2，…，εp）T，表示模型中的殘差，一般忽略不計。為了使Xi與Fi相關關系更突出，根據(jù)因子分析的原理，可進一步利用SPSS軟件進行因子旋轉(zhuǎn)，使Xi與Fi中某些因子相關關系更加明顯。每個公因子可以表示為變量的線性組合，然后用變量的觀察值來估計因子得分，而因子得分可以用來取代原來的變量進行后續(xù)分析。

1.3.2 信度檢驗 信度檢驗又稱為可靠性檢驗，在李克特度量表中采用的信度檢驗方法是克朗巴哈系數(shù)（Cronbach's alpha）。通過SPSS軟件分析得出問卷的信度系數(shù)為0.965>0.9，表明其信度非常好，說明問卷中數(shù)據(jù)的信度可以接受。

1.3.3 KMO和Bartlett檢驗 一般認為KMO系數(shù)高于0.9時非常合適，問卷的KMO系數(shù)為0.954>0.9，則認為調(diào)查問卷的變量之間存在較高的相關性。Bartlett球體檢驗中，當P<0.05時，表示相關矩陣不是單位矩陣，適合作因子分析。問卷分析得出P<0.05，說明相關矩陣不是單位矩陣。綜上所述，所得的樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過檢測均滿足相關要求，適合作因子分析。

2 結果與分析

2.1 調(diào)查對象基本信息 523份有效問卷中涉及的年齡區(qū)間較大，從事的職業(yè)范圍也比較廣泛。其中女性305人（占比58.32%），男性218人（占比41.68%）;平均年齡33.3歲;被調(diào)查者所處的家庭生命周期涉及各個階段：單身青年期（參加工作直到結婚的時期）占比15.68%，家庭形成期（從結婚到新生兒誕生）占比13.38%，家庭成長期（小孩從出生到上大學前）占比28.87%，子女教育期（小孩上大學期間）占比20.84%，家庭成熟期（子女參加工作到家長退休）占比8.6%，退休養(yǎng)老期（退休以后）占比3.25%，其他情況占比9.37%。

2.2 因子分析 利用收集的數(shù)據(jù)，通過主成分分析法構造因子變量，利用SPSS軟件分析得到清晰的因子含義，對因子的成分矩陣旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。由表1可知，4個公因子所含變量的因子載荷系數(shù)都在0.7以上，效度較好。利用因子分析中的主成分分析法，規(guī)定因子特征值>1為提取條件。其中方差貢獻率越大，主因子相對越重要。4個主因子累計方差貢獻率為73.837%，因此用其代替原有的指標變量進行研究可行。將農(nóng)產(chǎn)品直播銷售中影響顧客發(fā)生購買行為的因素分別命名為直播內(nèi)容（F1）、主播影響（F2）、物品價格（F3）和售后服務（F4），其對農(nóng)產(chǎn)品直播銷售影響的貢獻率分別為26.510%、18.477%、16.308%和12.542%[6]。